W styczniu 2019 roku Japończycy rozpoczęli swój pierwszy test pociągu… autonomicznego. Wykorzystano do tego trasę publicznej linii kolejowej w Tokio. Pociąg zrobił dwa okrążenia po ponad 34 km każde i rozpędzał się do maksymalnej prędkości 80 km na godzinę. Sztuczna inteligencja w Azji nabiera obroty i dosłownie.

Takie rzeczy dzieją się w Azji. Już kiedyś pisałem na temat rozwoju w Chinach (zobacz: Chiny stają się nowym centrum świata?), teraz skupię się na wdrażaniu konkretnych rozwiązań tak zwanej sztucznej inteligencji w krajach azjatyckich. Moim rozmówcą jest Robert Siudak z Instytutu Kościuszki, który więcej o tym opowie, między innymi omawiając jeden z raportów, który współtworzył.

Cześć Robert, przedstaw się: kim jesteś, czym się zajmujesz, gdzie mieszkasz?

Cześć! Nazywam się Robert Siudak. Reprezentuję Instytut Kościuszki, w którym mam przyjemność od prawie 5 lat pracować nad szeregiem projektów dotyczących nowych technologii, między innymi bezpieczeństwa tych technologii, cyberbezpieczeństwa, ale też rozwoju, między innymi sztucznej inteligencji. Sam Instytut jest tak zwanym “think tankiem”, cokolwiek to znaczy, bo wiele osób bardzo różne ma wizję na temat tego, czym zajmuje się “think tank”. Jako niezależny ośrodek badawczo-naukowy, który skupia się na kreowaniu polityk publicznych, przygotowujemy raporty dotyczące nowych technologii. Jednym z powodów, dlaczego dziś rozmawiamy, jest jeden z takich raportów. Pracujemy nie tylko nad raportami publicznymi i otwartymi, ale także nad opracowaniami dla administracji publicznej, które “trafiają do biurka”.

Nasza praca to także szereg działań nakierowanych już nie tyle na analizę, ale na wpływanie na polityki publiczne. Chodzi tutaj m.in. o wsparcie edukacji w określonych sektorach na przykład w zakresie specjalistów akcji bezpieczeństwa, czy data science. Zarówno firmy, sektor prywatny, jak i uniwersytety, jak i administracja publiczna mogą się spotkać i przedyskutować określone wyzwania, które z perspektywy głównie polityk publicznych są do zaadresowania i później wypracować rekomendacje w tym zakresie.

Taki jest nasz cel, bo jako “think tank” mamy dawać rekomendacje, to znaczy, co można zrobić lepiej, co należałoby zrobić w ogóle, czym się zająć. Ze względu na to, że skupiamy się na poziomie tego, co różne polityki mogą zrobić, to pytanie brzmi, czego nie ureguluje sam rynek i gdzie jest potrzebna interwencja z perspektywy czy to wsparcia edukacyjnego, wsparcia rozwoju jakiegoś sektora. Okazuje się, że to może być inteligentną specjalizacją dla naszego rynku i taki jest nasz cel. Kiedyś śmialiśmy się, jak koleżanka powiedziała: “To wy jesteście takimi lobbystami dla Polski”. No i to trochę tak jest, że lobbujemy na rzecz nie konkretnego klienta, tylko rzeczywiście dla tego, co w naszej opinii jest ważne z perspektywy rozwoju polskiej gospodarki czy polskiego społeczeństwa.

Rozwijacie wiele projektów, a dzisiaj porozmawiamy o jednym z Waszych raportów. Zanim jednak do tego przejdziemy – co ciekawego ostatnio przeczytałeś?

Ponieważ w maju mam urodziny, to zazwyczaj jest tak, że dużo książek otrzymuję w prezencie, więc pytasz w dobrym momencie, bo zdążyłem już przekartkować albo chociaż wstępnie zacząć czytać część z nich. Jedną z nich jest książka “Innowatorzy”, Waltera Isaacsona. Bardzo ciekawa pozycja. Z wielu rzeczy opisywanych w niej nie zdawałem sobie sprawy, bo autor skupia się na innowacjach cyfrowych, czyli głównie jak to się stało, że komputery wyglądają tak, jak wyglądają i kto stworzył je w takiej formie, jaką znamy aktualnie, a pojawiło się wiele interesujących kwestii dotyczących życia codziennego. Znalazłem tam bardzo dużo ciekawostek, które zmieniają trochę moje patrzenie na to, jak funkcjonują nowe technologie z kontekstem historycznym. Takie nowsze spojrzenie na to wszystko.

Potwierdzam, bardzo fajna książka. Ciekawe, jak to wszystko się zaczęło prawie 200 lat temu i już wtedy były osoby, które rozważały, czy maszyna ma wyobraźnię. Takie było mniej więcej pytanie.

Czy może mieć w ogóle? Dla mnie też chociażby takie prozaiczne rzeczy, jak okazało się, że debugging jakiegoś kodu czy działania maszyny to realnie, pierwotnie chodziło o to, że tam wpadały po prostu ćmy, czy inne robaki i po prostu przerywały funkcjonowanie tych wtedy jeszcze nie całkowicie elektrycznych, ale mechaniczno-elektrycznych systemów i po prostu trzeba było je znajdować i usuwać.

Przejdźmy do dzisiejszego tematu. Jesteś współtwórcą raportu “Sztuczna Inteligencja w Azji”. Co było Waszą motywacją przy tworzeniu tego raportu i dla kogo został on stworzony?

Zacznę od tego, co było naszym pierwotnym założeniem. Później przejdę do tego, dla kogo raport powstał. Nie chcemy (i chyba większość osób zajmujących się AI), żeby sztuczna inteligencja kojarzyła się z “Odyseją Kosmiczna 2001”, z “Terminatorem” i jakimiś daleko idącymi futurystycznymi wizjami. Chcemy pokazać, że to jest technologia, która właściwie już jest w stanie zmieniać funkcjonowanie gospodarki i społeczeństwa, realnie na nie wpływać, oczywiście z wszystkimi zarówno korzyściami, które mogą z tego wynikać jak i zagrożeniami.

Niemniej cel był dość prosty, to znaczy, w tym wypadku nie chcieliśmy zrobić stricte bardzo wyrywkowego i pogłębionego badania tematu, co często też robimy dla różnych sektorów, ale chcieliśmy wykonać pracę uświadamiającą decydentów i rynek. Inaczej mówiąc pokazać, że realnie istnieją zastosowania tej technologii i zadaliśmy sobie pytanie, gdzie to ma miejsce. Okazało się, że oczywiście jednym z takich, my to nazywamy laboratoriów czy testing groundów jest Azja. Nie chcieliśmy się skupiać na samym rozwoju tej technologii, czy badaniu jak rozwijać określane algorytmy, ale na tym jak je wdrażać realnie do gospodarki, społeczeństwa – nawet testowo.

Będę jeszcze pokazywał na przykładach, że te technologie nie są jeszcze gotowe na masowe wdrażanie. Nie oznacza to jednak, że testowo czy w określonych warunkach na realnej tkance społecznej, czy ekonomicznej nie warto tego sprawdzać. Działamy właśnie na rzecz tego, aby takie testy miały miejsce. Nie należy tego w żaden sposób wstrzymywać, tylko realizować właśnie w określonych warunkach przygotowanych na takie wdrożenia. To jest dlaczego.

A dla kogo? Kluczem było też, aby raport był zrozumiały dla kogoś, kto nie interesuje się technologiami IT. Na samym początku krótko przedstawiamy w ogóle, czym jest to uczenie maszynowe, co oznaczają sieci neuronowe itd., żeby każdy, kto po prostu jest zainteresowany tematem sztucznej inteligencji i chciałby zobaczyć, jak ona może wpłynąć na jego życie, mógł sięgnąć po taki raport i zrozumieć, że to nie jest jakaś daleko idąca futurystyka, tylko to jest coś, co już może się dziać. Czy się dzieje? Jeżeli nie, to dlaczego się nie dzieje? Jakie przeszkody w kwestii nie tyle rozwoju technologii, ale wdrażania tych technologii istnieją?

Każdy jest potencjalnym odbiorcą tego raportu. W tej grupie znaleźliby się ci, z którymi na co dzień współpracujemy, czyli decydenci na poziomie polityk publicznych zarówno w ministerstwach, jak i w ogóle w sektorze publicznym czyli ci, którzy później decydują, jakie działania celowe należy podjąć na poziomie budżetu państwowego, na poziomie systemu edukacji, na poziomie regulacji rynku. Chcieliśmy, aby to był raport zrozumiały, ale z drugiej strony oczywiście, abyśmy byli w stanie dotrzeć z nim właśnie do tych decydentów.

Rozumiem, że kierujecie się do szerszego grona, wliczając właśnie to grono decydentów. Spróbujmy doprecyzować jeszcze jedną rzecz, a mianowicie skupiacie się na trzech sektorach: zdrowia, rolnictwa oraz transportu. Kiedy czytałem ten raport, zastanawiałem się, czemu akurat te sektory? Dla mnie również ważny jest sektor edukacji, przemysłu, który w tej chwili albo nieznacznie, albo w ogóle nie używa innowacyjnych technologii. Oczywiście wybrane  do raportu sektory również są ciekawe, tylko ja się zastanawiam, według jakich kryteriów wybraliście właśnie te obszary?

Na początku pracy zespołu okazało się, że tych sektorów powinno być nie kilka, a kilkanaście, jakbyśmy chcieli dotknąć wszystkiego, co rzeczywiście uważamy za ważne. Później stwierdziliśmy, że jeśli chcemy, żeby ten raport był właśnie dla odbiorcy zrozumiały i namacalny, żeby go przeczytał z chęcią i z ciekawością, to musimy się ograniczyć. Nie możemy pisać o wszystkim i wszędzie. W związku z tym jedna rzecz to nakierowanie regionalne, czyli tam gdzie te technologie są wdrażane. Druga rzecz to nakierowanie właśnie na sektory, na które zwróciliśmy uwagę, że przede wszystkim bezpośrednio oddziaływują na życie obywateli i też bezpośrednio są postrzegane w wielu wypadkach jako coś, gdzie mamy wspólny interes, jakieś dobro wspólne.

Wiemy, że transport czy zdrowie są właśnie takimi sektorami. Trzecim jest rolnictwo też ciekawe z perspektywy Polski, bo jak wiemy sam sektor rolno-spożywczy w Polsce, jak i w ogóle w ramach Unii Europejskiej jest jednym z najbardziej konkurencyjnych, największych, jednym z najwięcej eksportujących sektorów gospodarki. Więc chcieliśmy się skupić na takich sektorach, żeby to było namacalne dla odbiorcy, bo każdy z tych odbiorców chodzi do lekarza, musi się przemieszczać w mieście i każdy z nich wie, że żyje w Polsce, o której się mówiło kiedyś, że jest “spichlerzem Europy”. Teraz wciąż ten sektor rolno-spożywczy odgrywa dużą rolę.

To zaczniemy w takim razie od medycyny. Moją uwagę zwrócił przykład firmy “Engine Biosciences” z siedzibą w Singapurze i w San Francisco, która ma na celu przyspieszenie procesu opracowania nowych leków, zmniejszenie kosztów tego procesu, a także osiągnięcie większych skalowalności. Co to znaczy w praktyce? Na jak zaawansowanym poziomie już jest? Czy to jest jeszcze tylko pomysł, czy faktycznie udało się stworzyć ten nowy lek, wdrożyć go i można go po prostu kupić?

Przede wszystkim trzeba zacząć od tego, że wytwarzanie leków to jest wieloletni, czasami kilkunastoletni proces, który tyle trwa nie tylko ze względu na regulacje, ale ze względu na wyzwania dotyczące predykcji. Zanim dojdzie do fazy testów, to mamy całą fazę dotyczącą wynajdowania odpowiedniego nie tyle składu, co w ogóle specyfikacji danego leku. Dokładnie w ten moment procesu wytwarzania leku celuje ta firma. Nie stara się jednak przekonać świata, że jest w stanie zrobić wszystko. To nie jest tak, że algorytm przejmie kontrolę nad całym procesem wytwarzania leków. Jest szereg następujących po sobie elementów.

W fazie specyfikacji algorytm, który oni rozwijają (i który w tamtym roku uzyskał 10 milionów dolarów finansowania), ma się znacznie skrócić, a co za tym idzie zmniejszyć zarówno czas jak i środki, które musimy przeznaczyć na ten proces specyfikacji. Badacze statystycznie pokazują, że w takim wypadku zamiast prowadzić test za testem, dlaczego nie wykorzystać algorytmu, który nie tyle będzie tworzył, co przeprowadzał szereg testów na raz, symultanicznie.

Będzie także zapisywał te dane, uczył się na nich i założenie jest takie, że dzięki tego typu działalności algorytm będzie w stanie wspomóc firmy farmaceutyczne. Nie zastąpi ich, tylko wspomoże je w pewnej części procesu wytwarzania leku. Czy są już jakieś leki? Nie ma, przynajmniej my nie znaleźliśmy takich informacji. Według opracowań Agencji Bezpieczeństwa Leków i Żywności Stanów Zjednoczonych do tej pory jeszcze nie przeprowadzono całego procesu “certyfikacji”, czy dopuszczenia takiego leku, który byłby wspierany przez tego typu algorytmy.

Natomiast wiemy, że to już się dzieje i z tego, co mówi sam producent, wynika, że firmy realnie zaczynają to wykorzystywać. Należy pamiętać, że skoro teraz to zaczęli wykorzystywać, to zanim przejdziemy jeszcze przez fazę testów, to zapewne będzie dopiero właśnie w perspektywie kilku lat, kiedy taki lek, który mógł powstać taniej i szybciej pojawi się na rynku.

Warto dodać, że jeżeli mówimy o danych, to przeplata się tam też genetyka, czyli interakcje, duży zbiór danych. Próbują to w taki sposób poukładać, żeby prognozować czy dany lek zadziała. Czyli mamy bardzo dużo różnych kombinacji. Gdy wyrzucimy 90%, które wyglądają, że nie zadziałają, zostanie metryka 10% i sprawdzamy to manualnie. To jest bardzo ciekawy kierunek.Też jestem ciekawy, jak to szybko się rozwinie. A przedstaw jeszcze kilka innych przykładów zastosowań firm, startupów, które pojawiły się w Azji i stosują tak zwaną sztuczną inteligencję.

Mnie zaciekawił chyba już taki standardowy przykład, ale wciąż o tyle ciekawy, że realnie ma miejsce w systemie leczenia. Firma “Lunit” z Korei Południowej, która posiada system wspierający diagnostykę, między innymi diagnostykę dotyczącą analizy klatki piersiowej, czy jej obrazu. Firma podaje z perspektywy swoich informacji, że są w stanie wykryć chociażby raka płuc z prawdopodobieństwem na poziomie 96% dzięki zastosowaniu swoich rozwiązań powołując się na badania, według których ten guz nie był wykrywany w 5 na 9 przypadków przez radiologa. To znaczy, że te zmiany były niewidoczne ludzkim okiem i dopiero wielki zbiór zdjęć i danych, który za tym stał, był w stanie zwiększyć właśnie ten procent wykrywalności.

O tyle jest to ciekawe, bo takie chyba od razu nam się książkowe wykorzystanie sztucznej inteligencji narzuca, czyli ile w ciągu życia jeden radiolog jest w stanie zobaczyć zdjęć? Załóżmy kilka czy kilkaset tysięcy – algorytm czy w ogóle cały system jest w stanie przyswoić tyle w ciągu kilku sekund. To nie tylko funkcjonuje na rynku, ale także jest wdrażane w Korei Południowej w Samsung Medical Center, gdzie wspomaga pracę między innymi radiologów. Zastanówmy się, czy w Polsce jest szpital, który wdraża tego typu rozwiązanie? Szczerze mówiąc my nie spotkaliśmy się z taką sytuacją. To jest pytanie otwarte. Może po prostu nie mieliśmy takich danych albo ktoś jest w stanie z naszych czytelników wskazać, ale to jest właśnie to. na co chcieliśmy zwrócić uwagę w tym raporcie, czyli nie tylko o to chodzi, żeby rozwijać technologię, ale także żeby realnie wdrażać ją do usług, chociażby publicznych takich jak ochrona zdrowia.

Jeżeli ktoś z czytelników zna konkretne przykłady wdrażania takich systemów w Polsce to proszę, daj nam znać.

Słyszałem, że były dyskusje, żeby zacząć coś z tym robić, ale to jednak jeszcze daleka droga. Może zmienię teraz temat z medycyny na transport, a właściwie na inteligentny transport. Co się kryje pod tym hasłem i jak tak zwana sztuczna inteligencję może pomóc, albo właściwie zmienić ten sektor?

Przede wszystkim zależało nam na tym i mnie osobiście, bo sam też jestem twórcą tej części, żeby inteligentny transport to nie były tylko autonomiczne samochody. Oczywiście, duża część tej rozmowy o usprawnianiu transportu w ogóle przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji, machine learning i innych systemów jest skupiona na autonomicznych samochodach i tak było, jest i będzie. Natomiast chciałem zwrócić uwagę, że AI też mocno wspiera wiele procesów, czy to w sektorze lotniczym, czy nawet w kwestii funkcjonowania i wykorzystywania autonomicznych statków powietrznych, czy też mamy przykłady wykorzystania AI na kolei, a ostatecznie tak już najszerzej myśląc o transporcie jako pewnym systemie przemieszczania dóbr i ludzi na danym obszarze, na przykład metropolitalnym.

Najciekawsze i najbardziej szeroko zakrojone projekty to systemy inteligentnego zarządzania mobilnością. W tym na przykład modele mobility as a service. W skrócie mamy pewien obszar, na przykład jakąś metropolię i sztuczna inteligencja na wielu poziomach pozwala nam myśleć o optymalizacji naszego przemieszczania się z punktu a do punktu b. Jako użytkownik, na przykład poprzez aplikację w czasie rzeczywistym widzę, ile mnie będzie kosztować przemieszczenie się z tego punktu do tego i jakie mam możliwości.

Może to łączyć różny transport, od kołowego autonomicznego, nieautonomicznego, przez szynowy i kolej, podmiejskie koleje, metro po chociażby hulajnogi, czy inne sprzęty, rowery, i tak dalej. To wszystko wplecione w jeden system zarządzania danymi, które uwzględniają na przykład dane dotyczące ruchu korków, dane co do pogody. To wszystko w pewien sposób z perspektywy użytkownika, osoby, która się chce przemieścić, może nam pomóc w ten sposób optymalizować czas, ale też pieniądze.

Nagle się okaże, że troszkę może dłużej, o dwie czy trzy minuty, ale już nie będziemy stali tyle w korku, nie będziemy mieli takiego wpływu na zmiany środowiskowe i oczywiście tutaj też kluczową rolę odgrywa ekonomia dzielenia. W tym wypadku mówimy, że bardzo ważną rolę w takich systemach zarządzania mobilnością na jakimś obszarze będzie odgrywać wykorzystywanie na przykład samochodów autonomicznych przez wielu użytkowników. Więc tak, przede wszystkim punkt pierwszy, że to nie tylko autonomiczne samochody, ale szereg innych sektorów, szereg innych miejsc, w których wykorzystujemy tę technologię dla usprawnienia transportu.

To zaczniemy jednak od samochodów autonomicznych, bo zwykle, jak mówimy o inteligentnym transporcie, to od razu z tym się kojarzy. Obecnie bardzo dużo środków inwestuje się w ten obszar. W 27 odcinku podcastu nagrywałem wywiad o samochodach autonomicznych i rozmawialiśmy o pięciu poziomach autonomii samochodów, natomiast zróbmy szybkie przypomnienie. Co każdy poziom oznacza i gdzie na przykład znajduje się obecnie Tesla?

Czasami się mówi się jeszcze o poziomie 0 czyli brak autonomii, wówczas poziom pierwszy, najniższy to będzie większość naszych samochodów, powiedziałbym, że chyba wszystkie współcześnie już sprzedawane to właśnie są na tym poziomie pierwszym. Takie zwykłe samochody, posiadają system wspomagania kierowcy. Wielu z nas ich używa: kontrola toru, trakcji, prędkości jazdy czy ostrzeganie przed niebezpieczeństwem. Specyfika jest taka, że w tym wypadku zazwyczaj ten system jest w stanie skupiać się na jednym wybranym systemie wspierania kierowcy. Pojazd, który jest na poziomie drugim, to już takie zaawansowane wspomagania kierowcy.

W tym zakresie mamy też już takie wsparcie, jak na przykład automatyczne hamowanie awaryjne jeżeli jest przeszkoda, czyli najpierw trzeba zobaczyć tę przeszkodę, czyli taki samochód musi mieć takie możliwości, gdzie równocześnie odbywa się szereg procesów, które wspierają kierowcę. Poziom trzeci to już zautomatyzowany układ prowadzenia. Właściwie wówczas to jest to, co wielu z nas kojarzy już z taką niepełną autonomią, ale rozumianą jako autonomia samochodu, który jest w stanie samodzielnie wykonywać szereg czynności, włącznie z prowadzeniem samego siebie. Czyli kierowca musi siedzieć i być przygotowany do kontroli w każdym momencie, ale nie musi sam prowadzić cały czas.

Poziom czwarty to zautomatyzowanie właściwie wszystkich czynności związanych z prowadzeniem pojazdu. Kierowca nie musi nawet być gotowy do przyjęcia roli kierowcy, więc przestaje być kierowcą, bo samochód samodzielnie, bez nadzoru, bez zwracania uwagi na to, co się dzieje, jest w stanie wykonać całą podróż z punktu a do punktu b. Piąty poziom, ukoronowanie autonomii można powiedzieć, to często już wręcz brak kierownicy w samochodzie. Człowiek jest pasażerem, nie kierowcą. Właśnie wtedy musimy pomyśleć o nie tylko zmianie wyglądu samochodu wewnątrz, ale też o tym, jak będziemy spędzać czas podróży w takim samochodzie piątej generacji. Jeśli chodzi o współczesne samochody to większość z nich (podstawowe Tesle z dwóch pierwszych edycji) to poziom drugi.

Aktualnie komercyjnie wchodzi na rynek, jeśli dobrze pamiętam, Audi A7, które będzie na poziomie trzecim. Nowa Tesla zapowiadana na ten rok też ma być na poziomie trzecim. Oczywiście nie w pierwotnej wersji, tylko jako jedna z opcji. Warto zwrócić uwagę, że o ile mówi się, że 88% rynku stanowią samochody na poziomie pierwszym samodzielności, o tyle predykcja dotycząca rozwoju rynku wskazuje, że na lata 2020-2028 zobaczymy pojazdy na poziomie czwartym, który aktualnie w ogóle nie jest komercyjnie dostępny.

Ten typ samochodów będzie odpowiadał za ponad 97% wzrostu inwestycji czy nakładów i zysków z sektora autonomicznych samochodów, czy wręcz samochodów w ogóle. Wówczas więc wydaje się, że w kolejnej dekadzie będziemy obserwować przemieszczanie się na tej drabinie poziomów od jedynki do piątki. O ile teraz poziom pierwszy stanowi największy segment rynku, to już niedługo samochody z trzeciego poziomu przejmą znaczną część rynku, a niewiele później zobaczymy w pełni zautomatyzowane pojazdy, w których człowiek nie będzie musiał przejmować roli kierowcy.

Kiedyś wspomniałem w jednym z odcinków podcastu o planach rozwojowych w Dubaju. Zostało to już publicznie ogłoszone, że do roku 2030 chcą sprawić, by 25% pojazdów to były pojazdy autonomiczne. Zaczęli od taksówek. Skoro dzisiaj skupiamy się na krajach azjatyckich i co jaki czas przełączamy się na Polskę, to ciekawy jestem, jaka jest polityka publiczna wobec autonomicznych samochodów w Azji, a w szczególności w takich krajach jak Singapur.

Singapur jest dobrym przykładem, bo według wszystkich rankingów przygotowania z perspektywy polityk publicznych na sztuczną inteligencję, w tym wypadku na autonomiczne samochody, to on zajmuje topowe miejsca. W jednym z takich rankingów drugie miejsce za Holandią. To nie bierze się znikąd. Cofnijmy się w czasie, pomyślmy, o czym debatowaliśmy w Polsce w 2014 roku? W tym samym czasie w Singapurze uruchomiono inicjatywę na rzecz autonomicznych pojazdów, która funkcjonuje i dobrze sobie radzi, chociażby w ramach takiego planu “Smart Mobility” właśnie z roku 2014, który patrzył na horyzont aż do 2030. To był taki 15-letni plan rozwoju mobilności w Singapurze. Już wtedy uwzględniono w nim część dotyczącą współpracy różnych interesariuszy: rządu, firm komercyjnych, ale też uniwersytetów singapurskich w ramach rozwijania i wdrażania technologii m.in. autonomicznego transportu. Singapur był w stanie także w ten sposób przekonać Massachusetts Institute of Technology, żeby otworzył chyba jedyne, tak naprawdę zamorskie czy azjatyckie centrum badań i rozwoju.

W ramach Singapur – MiT Alliance stworzono centrum badań w SIngapurze, gdzie jednym z obszarów, na którym się skupiają pracujący tam akademicy, jest właśnie inteligentna mobilność. To taki program przyszłości miejskiej mobilności, który uwzględnia nie tylko samochody, ale w ogóle przemieszczanie się w miejskiej tkance. Warto też zwrócić uwagę, że już w 2017 Singapur zmienił prawo ruchu drogowego. Wiem, że w Polsce takie prawo też zostało zmienione, z tym że zwróćmy uwagę na różnice w ramach tego, co zostało uwzględnione w Polsce, a co zostało wprowadzone w Singapurze.

Tam między innymi dopuszczono testowanie samochodów autonomicznych na publicznych drogach, czyli nie na wyznaczonych strefach testowych, prywatnych, zamkniętych posesjach, ale na publicznych drogach, z uwzględnieniem oczywiście środków bezpieczeństwa. Od samego początku wskazywano, że musimy być świadomi wszelkich zagrożeń związanych ze złym wdrożeniem, które będą powodować niebezpieczeństwo dla obywateli, czy w ogóle dla gospodarki. Sam Singapur jest społecznie bardzo otwartym krajem, bo jeśli chodzi o zaufanie obywateli Singapuru do takich technologii, to jest ono jednym z najwyższych nie tylko w regionie, ale w ogóle na świecie.

Prowadzone są także testy całkowicie autonomicznych taksówek. To nie jest tylko gotowość decydentów do wdrażania określonych technologii, zachęt regulacyjnych czy braków większych przeszkód do podejmowania testów w tym zakresie, ale prawdopodobnie tę otwartość Singapuru umożliwia przede wszystkim przygotowanie społeczeństwa na tego typu rozwiązania, usługi, w ogóle technologię w życiu codziennym. Znowu rozbijamy się trochę o świadomość społeczną tego właśnie czy jesteśmy gotowi na to, aby wdrożyć te technologie, czy tylko mówimy tutaj o rozwoju technologii i będziemy patrzeć, jak inni ją wdrażają.

Nawiązując też do rozwoju technologii w Azji myślę, że warto wspomnieć o takim sztucznym miasteczku “K-City”.

Tak, to jest taka bajka wszystkich wielkich fanów autonomicznych samochodów. Wyobraźmy sobie, że powstaje miejsce, w tym wypadku w Korei Południowej, niedaleko stolicy. Jest to od zera zbudowane sztuczne miasto, które obejmuje obszar ponad 360 000 metrów kwadratowych. Na tę budowę rząd koreański wydał ponad 10 000 000 $ i tam mamy symulację wszystkiego, co może znaleźć się w mieście: centra biznesowe, parkingi, bulwary, aleje ze sklepami, autostrady czy przejazdy kolejowe. Co ciekawe, jest tam łącznie około 35 różnych symulowanych warunków tego, co może się stać realnie podczas jazdy. Założenie całego K-City jest takie, aby samochody włącznie z czwartym poziomem autonomiczności były w stanie realnie być przetestowane, sprawdzone na takiej tkance przypominającej tkankę miejską.

W ramach tworzenia K-City zaprojektowano przy współpracy KOTSA i Samsunga taka infrastruktura 5G, która będzie umożliwiać komunikację nie tylko samochodu czy pojazdu autonomicznego z infrastrukturą drogową, ale także komunikację pomiędzy tymi pojazdami. To jest tak naprawdę najważniejsze w zarządzaniu ruchem autonomicznym właściwie w czasie rzeczywistym. Chodzi o to, żeby ta infrastruktura informowała pojazd o tym, jak ma się zachowywa. Przepływ dużych wolumenów danych będzie możliwy między innymi dzięki zastosowaniu sieci 5G. Nic, tylko testować. Jeśli ktoś właśnie rozwija w swoim warsztacie samochód autonomiczny czwartej generacji, to może spokojnie udać się do K-City aby tam go przetestować.

Ciekawy jestem, czy będzie możliwość wynajęcia na 2 dni takiego miasteczka.

Zapewne jako firma tak, choć podejrzewam, że cena tego będzie też odpowiednia jak to dla sektora automotive.

Dobrze, przechodzimy teraz do trzeciego sektora. Temat rolnictwa jest dla mnie dość ciekawy pod tym względem, że wydaje mi się, że to jest bardzo zacofany sektor, w którym technologii właściwie nie ma albo jest bardzo mało. Jeżeli spojrzymy na to, co się dzieje teraz chociażby w Polsce, to jest mniej więcej to samo co 20 lat temu albo i więcej. Zastanawiam się, czy na przykład w Azji w tej chwili nasuwają się jakieś zmiany nie tylko na poziomie planów, ale na poziomie wdrażania?

Przede wszystkim, jeżeli patrzymy na te trzy sektory, których dotykaliśmy, to rzeczywiście tutaj nawet globalnie ten rynek jest najmniejszy w porównaniu do innych. Mówiliśmy o transporcie, zdrowiu. Rzeczywiście wykorzystanie technologii w rolnictwie wciąż nie dorównuje innym sektorom nawet jeśli chodzi o poziom inwestycji. Z drugiej strony według wszystkich danych międzynarodowych, włącznie z Organizacją Narodów Zjednoczonych do spraw Wyżywienia i Rolnictwa, mamy przed sobą kluczowe prognozy dotyczące światowej populacji, która urośnie do prawie 10 miliardów do 2050 roku. Warto pamiętać, że w tym sektorze dużym wyzwaniem jest także zarządzanie procesem produkcji, dostaw i przetwarzania.

Przede wszystkim trzeba zwrócić uwagę, że Azja też jest dlatego trochę na świeczniku w kontekście tego sektora, bo tam presja demograficzna jest jedną z najwyższych (poza Afryką), dlatego też bardzo dużo rozwiązań technologicznych, które między innymi opisaliśmy w raporcie, dotyczy na przykład rynku Indii. Indie starały się już od lat 80 o zwiększenie wydolności swoich gospodarstw rolnych – cała zielona rewolucja. Widzimy teraz, że szereg podmiotów stara się pomagać między innymi poprzez zastosowanie sztucznej inteligencji w różnych wydaniach. Zaraz będziemy o nich mówić, żeby nadążyć za popytem, to znaczy, że to jest pewna odpowiedź na problem dotyczący zwiększającego się popytu na świeżą żywność. Z drugiej strony ten areał rolny się tak szybko nie zwiększa i to jest właśnie nisza, gdzie technologia musi być odpowiedzią na wyzwania.

Dlatego też zaczęto w nią inwestować. Wydaje się, że mamy szereg startupów nie tylko azjatyckich i realne wdrożenia technologii w rolnictwie. Technologia pomaga już od poprawy wydolności upraw między innymi przez wsparcie procesu likwidowania zagrażających im szkodników po chociażby sam proces zbierania plonów. To nie tylko praca analityczna algorytmów, ale także praca fizyczna robotów czy widzenie komputerowe, które pozwala chociażby na funkcjonowanie określonych robotów w zależności od systemu czy to w szklarniach, na polach.

Czytałem ten raport i teraz jak z Tobą rozmawiam, zastanawiam się nad jedną rzeczą. To brzmi tak, że na pewno te technologie mogą być pomocne i ktoś na tym na pewno może dużo zarobić i teoretycznie wszystkie koszty powinny się obniżyć. To powinno lepiej się skalować i to brzmi, że na przykład problem głodu w Azji, Afryce mógłby zostać rozwiązany.

To jest też jedno z takich wyzwań, które wskazaliśmy w ramach swoich rekomendacji w tym raporcie. Wciąż w dużej mierze nawet jeśli te rozwiązania są rozwijane przez spółki na danym rynku docelowym na przykład w Indiach, to w dużej mierze jednak dalej ta stojąca za tym technologia, frameworki i zaplecze techniczne dla określonych rozwiązań AI są rozwijane, czy wykorzystują infrastrukturę, dane technologie opracowywane w krajach rozwiniętych (Stany Zjednoczone czy zachodnia Europa). To jest też problem transferu wiedzy i technologii w sposób, który będzie też zrównoważony i będzie przynosił korzyści firmom wdrażającym tę technologię i rozwiązania na rozwijających się rynkach. To jest jedno z wyzwań, co znaczy, że współpraca między dawcą technologii a jej odbiorcą czy implementatorem w sektorze rolno-spożywczym musi zawierać właśnie taką obopólną korzyść. To jest spore wyzwanie biznesowo-polityczne.

Zdaję sobie też sprawę, że są takie kwestie, chociażby właśnie podstawowa żywność, czy podstawowe leki, w ramach których pewne firmy udostępniają określonym odbiorcom swoje rozwiązania w open source, czy po bardzo niskich kosztach, żeby zaadresować dany problem społeczny, czy dane wyzwanie demograficzne w tym wypadku dotyczące rolnictwa. Taka współpraca musi realnie działać. Wydaje mi się, że jednej takiej uniwersalnej formuły na rozwiązanie tego nie będzie.

Mówiąc dalej o zastosowaniach między innymi pojazdów autonomicznych w rolnictwie, natrafiłem na “TartanSense”. O tym może na razie mniej będziemy mówić, ale taka ciekawostka dla Polski, ja też o tym nie wiedziałem, istnieje podobny wynalazek studentów Politechniki Gdańskiej o nazwie “ŻUK BOT”.

To jest bardzo podobny problem i zarówno TartanSense, jak i ŻUK BOT postaram się zaadresować. Żeby mieć daną plantację, uprawę zdrową to tradycyjnie nawozi się dane pole określonymi specyfikami chemicznymi, żeby one atakowały szkodniki zagrażające uprawie. Problem jest taki, że po pierwsze są to chemikalia, więc jeżeli dużo będziemy ich nawozić, to ta ziemia stanie się jałowa. Z drugiej strony flora w pewien sposób się niszczy, więc wiadomo, że duża ilość chemikaliów nie jest dobra dla uprawy. Jak tu znaleźć rozwiązanie między tym, że nie chcemy, żeby szkodniki zaatakowały uprawę, a z drugiej strony nie chcemy wylewać ton chemikaliów na tą uprawę, aby ona dobrze i ekologicznie rosła.

Takim rozwiązaniem są między innymi małe roboty rolnicze, na przykład ŻUK BOT czy TartanSense. TartanSense był dedykowany dla upraw bawełny jest dostępny na rynku i dobrze się sprzedaje. ŻUK BOT w założeniu jest bardziej uniwersalny i był pracą właśnie studentów Politechniki Gdańskiej, którzy zresztą zabrali go na konkurs w Wielkiej Brytanii w 2017 roku i zdobyli na nim pierwsze miejsce. ŻUK BOT w skrócie jeździ po polu i rozpoznaje, co jest zdrową roślinną, a co chwastem.

Jeżeli ktoś ma swoją działkę i na niej plewi to wie, że chwasty są dużym problemem. Tym bardziej na skalę komercyjną. W związku z tym należałoby je też eliminować. Między innymi taki ŻUK BOT ma jeździć, rozpoznawać chwasta poprzez widzenie komputerowe i miejscowo aplikować dane chemikalia, które zwalczają tego chwasta. W związku z tym jaki jest plus? Nie mamy masowego wykorzystania tych nawozów i chemikaliów tylko miejscowe, nakierowane tam, gdzie powinny zostać wykorzystane, a reszta pola pozostaje nietknięta w tym zakresie.

Mam pytanie do Ciebie jako do człowieka, nie jako przedstawiciela Instytutu. Załóżmy, że wdrożyliśmy wszystkie potrzebne rozwiązania, które warto było wdrożyć. Załóżmy, że w jakiś sposób ta decyzyjność się znalazła i żyjemy w przyszłości, którą próbujemy teraz stworzyć wspólnymi siłami. Pytanie jest takie: jak powinno wyglądać Twoje codzienne życie, żeby uznać, że udało się osiągnąć sukces w tym wdrażaniu?

Myślę, że zacząłbym od transportu, bo budzę się rano i za każdym razem muszę dojechać do pracy. Mieszkańcy Krakowa wiedzą, jak to ciężko wygląda, więc rzeczywiście na pewno widziałbym jakiś inteligentny system. Otwieram aplikację i widzę, jak dziś dojadę do pracy, pewnie jakimś łączonym środkiem komunikacji. Czyli najpierw podjadę hulajnogą, którą wypożyczyłem na kilka minut, później wsiądę w autonomiczny samochód, który mnie przewiezie przez daną część trasy. To wszystko będzie opłacane w jednej aplikacji, nie będę stał tyle w korkach, a samochód, którym się będę poruszał, nie będzie stał tyle na parkingu. Chyba o tym nie mówiłem, ale mnie zatrwożyło najbardziej przy pisaniu tego raportu, że ponad 96% czasu samochody spędzają stojąc na parkingach, więc w sumie powinniśmy nazywać je robotami do parkowania, a nie samochodami. To jest jedna rzecz, w której na co dzień bym widział dużą zmianę.

Druga rzecz, to chciałbym mieć dostęp do świeżych warzyw i owoców. Weźmy pod uwagę, że przy coraz mniejszej ilości dostępnych upraw nieskażonych czy bio, to będzie też wyzwanie. Chciałbym więc widzieć dużą ilość dostępnych  zdrowych owoców i warzyw, produktów w normalnej cenie dla każdego pracownika, obywatela. Wiązałoby się to zapewne z uprawianiem ich między innymi z wykorzystaniem technologii, która zoptymalizowałaby no. ich zbieranie. Nie wspomniałem o tym, ale są między innymi takie aplikacje tej technologii, że nie będziemy musieli przeznaczać funduszy na opłacenie osób, które zbierają ogórki czy pomidory, które będą lądować na naszym stole, ale to będzie się odbywać automatycznie. Będzie nawet podejmowana decyzja na podstawie oceny tego, czy owoc jest już gotowy, czy warzywa mogą zostać zebrane. Chciałbym więc widzieć łatwy dostęp do świeżych i zdrowych produktów.

A na koniec, w momencie kiedy zachoruję, to przede wszystkim pójdę do lekarza, który będzie miał więcej czasu dla mnie, bo przy szeregu rutynowych zadań, które musi obecnie zrobić ręcznie, zastąpi go po prostu maszyna tam, gdzie będzie to możliwe i tam gdzie będzie to miało sens. Diagnostyka tego także będzie o wiele łatwiejsza. Właściwie będzie ona skupiać się na ocenie tego, czy takie sito pierwotne diagnostyki zautomatyzowanej mojego zdrowia było dobre czy nie. Czy tutaj nastąpił jakiś błąd technologii, czy nie i zapewne też jeżeli dojdzie do jakiegoś leczenia, to będę mógł liczyć na leki, które będą tańsze.

Tańsze dlatego że będzie można je wytwarzać szybciej i po niższych kosztach. Ostatecznie te leki będą właściwie na wszelkie choroby. To już taka bardzo idealistyczna wizja, ale założenie jest takie, że w momencie kiedy przy wykorzystaniu technologii (także sztucznej inteligencji ale też komputery kwantowe tutaj wchodzą w grę) będziemy mogli właściwie skokowo zwiększyć ilości przetwarzanych danych o genomie. Czyli badanie nowych leków na choroby, na które jeszcze nie znamy odpowiedzi, będzie możliwe. Będziemy to mogli zlecić sztucznej inteligencji obsługiwanej przez komputery kwantowe i po prostu będziemy mieli tak duże ilości danych i tak duże możliwości obliczeniowe, że będziemy w stanie leczyć prawie wszystko dzięki tym wytworzonym lekom.

Trzymamy kciuki, żeby tak się stało i też przy okazji, żeby zostało miejsce dla człowieka, bo wiele rzeczy się automatyzuje i czym my będziemy się zajmować? Bardzo Ci Robert, po pierwsze za przygotowanie tego raportu i za to, że znalazłeś czas, żeby się podzielić swoją opinią i wyjaśnić niektóre tematy.

Dokąd zmierza nasza cywilizacja? Z jednej strony faktycznie mamy na dzień dzisiejszy ogromne problemy z korkami i taka automatyzacja może pomóc, pytanie tylko czy w tym jest problem? Jak to się stało, że te korki powstały? Skąd pojawił się trend przenoszenia się do miast? Tłumaczy się to często tym, że na wsi jest degradacja i ciężko jest się tam rozwijać. Dość często to jest prawda, ale może warto zrobić tak, żeby tej degradacji tam nie było? To wtedy nie będzie problemów z korkami…

Specjalnie wszedłem na stronę http://onkologia.org.pl. Na której można znaleźć informacje, że nowotwory są drugą przyczyną zgonów w Polsce. Liczba zachorowań na nowotwory złośliwe w Polsce w ciągu ostatnich trzech dekad wzrosła ponad dwukrotnie, osiągając w 2010 roku ponad 140,5 tys. zachorowań.

Patrząc na zwykłą korelację, to czym większe PKB tym więcej zachorowań na raka. Być może za tym stoi przyczynowo-skutkowa relacja? Co o tym myślisz? Być może ten stres, powietrze, jakość jedzenia i inne czynniki wpływają na ludzi, którzy tak aktywnie pracują na PKB. Faktycznie zwiększa się, ale czy o to ostatecznie chodzi? Jak myślisz, na ile nowe technologie rozwiązują właściwy problem? Zostawiam Cię z tymi pytaniami…

Żeby pobrać omawiany raport, wystarczy zapisać się na newsletter na BiznesMyśli. Jeśli już w nim jesteś – to proszę sprawdź swoją skrzynkę. Dodatkowo Robert powiedział, że może udostępnić 5 drukowanych wersji raportu. Aby je dostać wystarczy podzielić się linkiem w sieciach społecznościowych i następnie skontaktować się ze mną. Dla pierwszych pięciu osób wyślę ten raport. Uwaga, wysyłanie raportów w wydrukowanej wersji jest aktualne tylko dla pierwszych pięciu osób lub do końca czerwca 2019.

Na koniec jeszcze jedna rzecz. Wyjaśnię moją ostatnią nieobecność. Tak składa się, że ilość rzeczy, które organizuję czasem przerasta moje fizycznie możliwości. Podcast jest moim hobby, natomiast w pewnym momencie poczułem, że robienie kolejnych odcinków sprawia mi trudności, więc uznałem, że jakość ich też może na tym się pogorszyć. Dlatego uznałem, że bolesna, ale najlepszą decyzją będzie zrobić przerwę i przemyśleć co dalej.

Dzięki za wsparcie, które dostaję i podpowiedzi, jak można to optymalizować. Między innymi pojawił się pomysł, że nie zawsze muszę nagrywać długi odcinek, czasem być może warto zrobić krótki odcinek np. na 10-15 minut o czym, co wydarzyło się lub o moich przemyśleniach. Ewentualnie wprowadzić sezony i wakacje. Będę eksperymentował. Jeśli dla Ciebie słuchanie odcinków i czytanie tego bloga jest wartościowe, to proszę daj mi o tym znać i doprecyzuj na czym polega wartość.

Artykuł Sztuczna inteligencja w Azji pochodzi z serwisu Biznes Myśli.

Kiedy słyszysz słowo ”Chiny”, to o czym myślisz? Prawdopodobnie, o chińskich tanich produktach, które zalewają rynki i widzisz ten słynny napis “made in China”. Pewnie przychodzi Ci do głowy myśl, że Chiny to królestwo podróbek. Zwykle, na tym kończy się wiedza przeciętnego obywatela, tak zwanych, krajów zachodnich, np. Europy czy Stanów Zjednoczonych.

Celem tego odcinka jest pokazanie, że żyjemy w czasach kiedy wiele rzeczy zmienia się i raczej będziemy świadkami przesunięcia centrum bogactwa, przynajmniej materialnego, ze Stanów Zjednoczonych do Chin. Mało tego, zmienia się sposób działania Chin, wcześniej było to przede wszystkim kopiowanie innych, teraz jest to już tworzenie i promowanie trendów, również w tematach związanych ze sztuczną inteligencją.

Czy jest to możliwe? Poświęćmy trochę czasu, żeby lepiej zrozumieć kontekst. Zacznijmy, oczywiście, od “pieniążków” :). Jak się mówi: “kto płaci, ten zamawia muzykę”.

Czy znasz takie firmy jak Baidu, Tencent, Alibaba, Didi, Weibo, YouKu? To są firmy IT, działające przez internet, wszystkie z wymienionych obracają miliardami dolarów. Popatrzmy na dochód bardziej znanych Ci firm. Pewnie kojarzysz taką firmę jak Google (Alphabet) i wiesz, że jest ona jedna z “najbogatszych”.

W 2016 roku Alphabet (Google) miał dochód wysokości ok. 90 mld. dolarów, więcej niż Microsoft, który miał ok. 85 mld. dolarów, ale mniej niż Amazon (ok. 136 mld. dolarów) czy Apple (266 mld. dolarów). W tym czasie w Chinach, mniej znane firmy, na przykład JD osiągnął dochód 260 mld. yuani (CNY), Alibaba (trochę lepiej rozpoznawalna w świecie zachodnim) 101 mld. yuani (CNY), Tencent miał dochód wysokości 152 mld. yuani(CNY), Baidu ok. 71 mld. yuani (CNY).

Sprawdźmy jeszcze listę firm w Fortune 500. W 2014 roku znajdowało się na niej 95 firm z Chin, w 2016 było ich 98, a w 2017 już 115. Jedną z firm, które między innymi dołączyły do rankingu, jest Alibaba.

Oczywiście, możesz zapytać, jak to się stało? Skąd tak duże dochody w firmach, o których mało się mówi, przynajmniej w krajach zachodnich? Żeby lepiej to zrozumieć, trzeba spojrzeć szerzej.

To, że Chiny zalewają zachodnie rynki towarami to oczywiście prawda. Już podaję liczby, np. w roku 2016 import Unii Europejskiej z Chin wyniósł ok. 350 mld. euro, natomiast eksport do Chin stanowił mniej niż połowę tej kwoty, ok. 150 mld. euro. Co ciekawa, tendencja importu z Chin wzrasta z czasem. Za 10 lat wzrosła od 200 do 350 mld. euro.

W Stanach Zjednoczonych ta dysproporcja importu do eksportu jest jeszcze większa. Na przykład w roku 2016, Stany od Chin kupiły towary za prawie 480 mld. dolarów, natomiast sprzedaż do Chin wyniosła ok. 170 mld. dolarów, czyli prawie trzy razy mniej. Tendencja importu oczywiście rośnie w czasie i jest to dość zauważalnie (jeszcze 10 lat temu, Stany Zjednoczony importowały na ok. 290 mld dolarów, czyli teraz importują prawie 1.7 więcej).

Podobny rozkład jest w innych krajach. Mam nadzieję, że czuć już jak Chiny stały się “nowym magnesem” na pieniądze.

Podam jeszcze jedną liczbę, którą warto wziąć pod uwagę, to produkt krajowy brutto (PKB). Na rok 2016 Chiny zajmują drugie miejsce (pomijając UE, bo jednak ciężko jest ją traktować jako jedną jednostka) po Stanach Zjednoczonych. Chiny wyprodukowały 11.2 tryliona dolarów, Stany Zjednoczone ok. 18.6 tryliona dolarów. Warto sprawdzić jak PKB Chin zmieniało się w czasie.

Od 1980, co rok PKB Chin wzrasta o 5 do 15 procent. Natomiast, wzrost PKB Stanów Zjednoczonych bywa nawet ujemny, np. -3% i po 1985 roku nie był już większy niż 5%.

Natomiast, ważniejsze w tych liczbach jest jeszcze coś innego. Myślę, że fachowcy o tym dobrze wiedzą, natomiast zwykły obywatel może być w tym mniej zorientowany. Pozwól, że podam Ci analogię, która pomoże mi lepiej wyjaśnić to co mam na myśli. W pewnym sensie, kraje możemy traktować jako rodzinę. Rodzina ma swoje przychody (pensje taty i mamy) i wydatki (również ma prezydenta i ministrów, co prawda fizycznie zwykle te funkcje sprawują dwie osoby, no chyba, że babcia i dziadek wkraczają do tematu). Również każda bardziej doświadczona rodzina stara się odkładać, bo życie czasem potrafi zaskoczyć. 

Załóżmy, że porównujemy, która z dwóch rodzin jest bardziej bogata. Naturalnie, chce się porównać ich zarobki. Na przykład, rodzina Kowalskich zarabia razem 7 tys. złotych miesięcznie, natomiast rodzina Nowaków zarabia 10 tys. Złotych. Wydaje się, że rodzina Nowaków jest bogatsza, ale… tylko na pierwszy rzut oka, ponieważ mają oni ok. 120 tys. złotych długu (czyli ich roczna pensja). Natomiast, rodzina Kowalskich, mało tego, że nie ma długów, to jeszcze posiada na koncie jakiś “bufor bezpieczeństwa” (np. 20 tys. złotych).

Teraz wracamy do państw.  W dużym uproszczeniu PKB to jest pensja rodziny. Każde z państw ma dług zewnętrzny (wewnętrzny odpuszczamy dla uproszczenia) i ma też oszczędności w postaci złota czy innej waluty (tak zwane rezerwy walutowe).

Według CIA, Stany Zjednoczone mają dług w wysokości ok. 18 trln. dolarów (stan na marzec 2016) co stanowi prawie 100% ich PKB. Chociaż, są to dość przestarzałe dane, to istnieje strona o nazwie US Debt Clock – dzięki niej można w realnym czasie obserwować jak rośnie dług.  W dzień przygotowania materiału było to już ponad 20.6 trylionów dolarów, co stanowi ponad 100% PKB.

Chiny również mają dług, wynosi on około 1.5 tryliona dolarów (stan na grudzień 2016) co stanowi ok. 13% ich PKB.

Ogólnie, sytuacja z długiem w Stanach Zjednoczonych miała podobny wymiar podczas II Wojny Światowej. Kiedy ginęły miliony osób (w większości ze Związku Radzieckiego), a w tym czasie ktoś robił interes, pożyczał duże kwoty i na tym budował majątek…  Być może II Wojna Światowa była częścią jakiegoś biznesplanu? Czy według Ciebie taka hipoteza jest bardziej wiarygodną przyczyną, niż tylko jedna osoba z kawałkiem wąsów?  Zostawiam Cię z tym tematem… i idę dalej.

Już próbując zamknąć aspekt ekonomiczny. To jeszcze nie wszystko, co trzeba wziąć pod uwagę. Warto ten dług znormalizować, odejmując od niego rezerwy walutowe (które, przynajmniej w teorii, mogą być przeznaczone na spłatę długu).

Chiny mają ok. 3.1 tryliona rezerw walutowych i należą do mniejszości krajów, które mogą spłacić przy ich pomocy dług i jeszcze zostaną im wolne środki. Są tam jeszcze takie kraje jak, Kambodża, Republika Fidżi, Nepal, Afganistan… ale to są raczej kraje, którym inni nie bardzo chcą pożyczać pieniądze, dlatego ich dług jest tak mały. Natomiast Chiny są jedynym krajem, który obecnie ma 11 trylionów dolarów PKB i jeszcze ponad ok. 2 trylionów dolarów w rezerwach (już odejmując dług zewnętrzny).

Oczywiście, Stany Zjednoczone też mają rezerwy i to ok. 117 miliardów dolarów. Żeby lepiej wyczuć proporcję względem długu – to jak 117 złotych  w rezerwach, natomiast dług wynosi ponad 20 600 zł. Swoją drogą, podobna sytuacja jest w Unii Europejskiej – więcej o tym wspomniałem w moim trzecim odcinku: sztuczna inteligencja i ekonomika. Również skłaniam Cię do refleksji, komu tak naprawdę są wszyscy dłużni?

Trochę czasu zajął mi szybki przegląd tematów ekonomicznych, ale chciałem pokazać, jaka potęga, przynajmniej jeśli chodzi o pieniądze, kryje się w Chinach już dziś.

Chiny, jeśli zbadać je dokładniej, są krajem, który jak coś ma to zwykle jest to największe na świecie.

Na przykład mają największy radioteleskop świata, ale co prawda brakuje im ludzi, którzy potrafią go obsługiwać. Stawiają coraz większy nacisk na energię odnawialną i mają największą baterię słoneczną i również taką, która znajduje się na wodzie. Chiny są państwem, w którym mieszka najwięcej ludzi ok. 1.4 mld. (chociaż Indie, pewnie je przegonią w najbliższym czasie lub nawet już to zrobiły w 2017 roku).

Chiny to największy rynek internetowy na świecie. Skupmy się na tym. Jest tam już ponad jeden miliard użytkowników internetowych i ta liczba cały czas rośnie.

Przypomnę tylko, że Facebook ma ok. 2 miliardów użytkowników (stan na rok 2017).

Mówiąc o internecie, warto wyjaśnić kontekst, wtedy będą lepiej zrozumiałe konsekwencje. Zwykły obywatel Chin ma zablokowany dostęp do tych wszystkich serwisów, które dla nas są oczywiste, zaczynając od: Google, Facebook, YouTube, Twitter i wiele innych. To dlatego powstają tam ich odpowiedniki. Chociaż tak naprawdę, najpierw to było kopiowanie, następnie zaczęto tworzyć coś, co na Zachodzie pojawi się z czasem.

Przeczytam Tobie listę, znanych dla Ciebie serwisów i jaki jest analog w Chinach.

• Google => Baidu
• Facebook => Tencent
• Amazon => Alibaba, DJ
• Uber => Didi
• Twitter => Sina Weibo
• YouTube => YouKu

Natomiast, są takie serwisy, których odpowiedniki ciężko znaleźć, np. WeChat. Na początku był to zwykły komunikator, w którym można było wysyłać wiadomości, natomiast teraz jest to kombajn, który łączy wiele serwisów. Gdy Mark Zuckerberg mówił o przyszłości chatbotów i zaczynał kłaść nacisk na np. Facebook Messenger, w tym czasie WeChat wiedział o tym już od jakiegoś czasu. Mało tego, tak naprawdę, jeśli chcemy zobaczyć, jak zmienią się trendy na naszych rynkach w tym temacie w przeciągu najbliższych 5-10 lat, warto zobaczyć co się dzieje tam.

Żeby trochę przybliżyć tę aplikację dodam, że WeChat posiada funkcjonalności: WhatsApp, Skype, Uber, Amazon, Instagram, PayPal, Booking. Są tam również funkcje, których nie mamy: połączenie karty kredytowych/debytowych i możliwość płacenia, opłacania rachunków, inwestycji, mapy zatłoczonych miejsc np. gdzieś w centrum miasta lub nawet w środku budynku, np. galerii czy muzeum. Bieżące śledzenie wysłanej paczki, wysłanie pocztówek, śledzenie aktywności (np. mierzenie ilość kroków itd),  zamawianie jedzenie lub rezerwowanie restauracji, wyszukiwanie i rezerwacja wizyt u lekarzy, fryzjerów itd. Dodatkowo możemy poznawać nowych ludzi, jest to tak zwany shake.

W momencie, gdy chcesz poznać się z kimś WeChat łączy Cię z osobą, która akurat chce teraz zrobić to samo. Co więcej możemy obserwować przyjaciół w otoczeniu, tak zwany “friend rodar” i wiele wiele innych.

Innymi słowy, posiadasz komórkę, na której jest jedna aplikacja i masz dostęp do “wszystkiego”. To oczywiście jest bardzo wygodne, ale drugiej strony aż strach się bać na myśl o tym, że ktoś zbiera informacje o codziennych decyzjach, o tym co było oglądane, kupowane, kto z kim się spotkał itd.

Na podstawie tej informacji, można odpowiedzieć na wiele pytań o Tobie, np.:

1. O czym rozmawiasz?
2. Z kim rozmawiasz?
3. Co czytasz i z jakim zaangażowaniem?
4. Gdzie chodzisz, z jaką częstotliwością itd?
5. Po co tam chodzisz?
6. Z kim tam chodzisz?
7. Gdzie wydajesz pieniądze online?
8. Gdzie wydajesz pieniądze offline?
9. itd.

W Chinach już jakiś czas temu, zaczęli mówić o scoring obywateli (ang. social credit system). W skrócie oznacza to, że każdy obywatel, prawdopodobnie do 2020 roku, będzie miał score lub ranking, który będzie uwzględniał różne charakterystyki, takie jak:

• stan zamożności i długi
• zachowanie
• preferencje osobiste
• relacje międzyludzkie
• i inne.

Na podstawie tego rankingu, będzie można podejmować różnego rodzaju decyzje. Na przykład, czy udzielić następnego kredytu, albo czy wypuścić osobę za granicę i mniej oczywiste, czy wpuścić tę osobę do jakiegoś miejsca, np. restauracji czy fitness klubu.

Oczywiście, tak jak we wszystkim, są dobre i złe strony. Czasem bardzo przydatne jest mieć taki scoring. Na przykład, gdy ostatnio byłem w Urzędzie Skarbowym, musiałem udowadniać, że mieszkam tam gdzie mieszkam i mam biuro tam gdzie je mam. Ponieważ są przypadki, kiedy ludzie oszukują i jak na razie jest ich nadal sporo. Natomiast i tak wiem, że moje sumienie jest znacznie bardziej restrykcyjne niż prawo. Innymi słowy, zawsze są tak zwane dziury w prawie, które pozwalają na bezkarne oszukiwanie ludzi, firm czy nawet państw. Natomiast trudno jest robić takie przekręty kiedy na pierwszym miejscu znajduje się własne sumienie.

Osobiście uważam i pewnie to zabrzmi dość paradoksalne, ale jednak, tylko nieświadome społeczeństwo potrzebuje praw i przepisów. Każdy świadomy człowiek, który bierze na siebie odpowiedzialność, jest znacznie bardziej uczciwy niż taki, który tylko zachowuje się zgodnie z przepisami (w końcu przepisy zmieniają się cały czas). Mimo tego, że moje sumienie przepuszcza lub blokuje wszystkie moje decyzje, to jednak powiem szczerze, że czuję się bardzo dziwnie, kiedy muszę udowadniać komuś, że jestem uczciwą osobą… W tym przypadku, dla mnie będzie łatwiej, jeśli w takim urzędzie będą mieli ranking moich zachowań i od razu będzie widać jak działam.

Dobra, próbowałem znaleźć chociaż jedną pozytywną stronę tego rankingu. A co z tą negatywną? Rozważ, czy będąc pod 100% kontrolą możemy mówić o jakiejkolwiek wolności? Chociaż z tą wolnością teraz sporo przesadzam, czy tak naprawdę mamy wolność chociażby teraz (np. mieszkając w Europie, a tym bardziej w Stanach)? Zostawiam Cię z tym pytaniem.

Miałem możliwość uczestnictwa w konferencji gdzie jeden z dyrektorów Alibaby, Xian-Sheng Hua opowiadał o różnych zastosowaniach uczenia maszynowego w życiu realnym (w Chinach). W większości przypadków chodziło o analizę obrazów, robiło to ogromne wrażenie, może mniej ze względów technicznych (przynajmniej dla mnie), ale bardziej ze względu na to, co to rozwiązanie oznacza w praktyce.

Żeby trochę przybliżyć, np. były systemy, które mogły zliczać ilość samochodów na konkretnym odcinku. Mówiąc wprost, na drodze stawiasz wirtualne kreski od-do i system zlicza ile samochodów tamtędy przejechało lub uwzględnia inne parametry. Dzięki temu można liczyć różne charakterystyki, zaczynając od tego, kiedy włączać zielone światło, żeby minimalizować korki. Oczywiście są też inne zastosowania: czy ktoś przekracza prędkość, czy przejechał na czerwonym świetle, można wykrywać również wypadki i szybko na nie reagować.

Również były przypadki analizy pieszych. Czy przechodzą oni drogę na czerwonym świetle. Nawet przeprowadzono eksperyment społeczny, ten kto przeszedł na czerwonym świetle, potem wiedział na dużym ekranie swoje zdjęcie wraz z imieniem i nazwiskiem, tak zwany billboard wstydu… prawdopodobnie to pomogło zmniejszyć ilość pieszych przechodzących na czerwonym.

Ciekawe jest również to co mówił dalej.  Xian-Sheng Hua powiedział, że w Chinach jest bardzo dużo kamer, szacuje się, że jest ich już ponad 20 milionów. Obecnie jest kilka niezależnych inicjatyw po rozpoznawania Chińczyków np. ze skutecznością ponad 90% tylko na podstawie zdjęcia. Przy czym nie chodzi tylko o twarz, są projekty które badają jak chodzisz. Każdy z nas chodzi dość unikalnie. Mało tego, jeśli będziesz próbować iść sztucznie, system nie będzie w stanie wykryć Ciebie, ale wykryje, że ktoś idzie dość sztucznie, co może być jeszcze gorsze, bo na pewno ktoś będzie sprawdzał o co chodzi.

Następnie pokazał on zwykłe demo, kiedy po jednym losowym zdjęciu z losowej kamery losowej osoby, można zebrać całą historię, gdzie ten człowiek dzisiaj czy kiedyś tam chodził. Innymi słowami, łączenie obrazów z innych kameram sprawia, że jesteś widoczny jak na dłoni. Oczywiście, są pozytywne inicjatywy, które będą wykorzystywać te możliwości, między innymi tak zwana, pre-crime idea podobna jak w science-fiction.

Kiedy człowiek jeszcze nic złego nie zrobił, natomiast system już potrafi przewidzieć, że dana osoba chce zrobić coś złego. Na przykład, jeśli człowiek pojawia się regularnie w jakimś miejscu i zachowuje się inaczej lub… jego zachowanie jest inne, niż “normalne”.

To oczywiście brzmi ciekawe i podąża w kierunku, że na ulicach będzie bardziej bezpiecznie, ale z drugiej strony jak się czujesz wiedząc, że jesteś ciągle monitorowany i analizowany? Jak tylko zrobisz coś “inaczej” od razu gdzieś zapala się czerwona lampka

DeepGlint

Ciekawostka była już na samym końcu, kiedy musiały paść pytania o prywatność danych. Jak oni mogą “oto tak” zbierać dane o ludziach? W dodatku na tak dużą skalę i robić tak wiele różnych eksperymentów, za bardzo nie pytając obywateli o zdanie? Najpierw była chwila milczenia, następnie odpowiedź: “ludzie na Zachodzie przejmują się prywatnością, my w Chinach skupiamy się na innych rzeczach”.

Ta jedna prosta odpowiedź wyjaśnia dlaczego Chiny w najbliższym czasie będą miały dużą przewagę w rozwoju sztucznej inteligencji w porównaniu do krajów zachodnich.

Przypomnę, że w sztucznej inteligencji mamy 3 elementy: dane, algorytmy i moc obliczeniową. Również jest czwarty komponent – talenty. Największym wyzwaniem na dzień dzisiejszy są dane. Po pierwsze, zwykle jest ich bardzo mało. Po drugie, w krajach zachodnich istnieje sporo różnych regulacji, które blokują większość inicjatyw. Skoro nawet DeepMind miał trudności w UK z analizą danych medycznych, to co powiedzieć o zwykłych zjadaczach chleba. Oczywiście jak wyjdzie RODO będzie jeszcze trudniej

Baidu już przez dłuższy czas inwestuje w uczenie maszynowe i udało się osiągnąć całkiem fajne wyniki. Między innymi, wcześniej wspomniany Andrew Ng pracował w Baidu, np. z rozpoznawaniem zdjęć czy systemów rekomendacyjnych. Robin Li jeden z założycieli Baidu, kiedyś powiedział, że

“Baidu wie o Tobie więcej, niż wiesz sam o sobie”

Ostatnio Baidu, na pierwszy rzut oka zaskoczyło wszystkich, ale jeśli zastanowić się nad tym, to był plan jednej większej strategii. Gdy więksi gracze konkurują pomiędzy sobą tworząc autonomiczne samochody lub od czasu do czasu podkradają sobie rozwiązania, Baidu tworzy platformę o nazwie “Apollo”, który ma stać się “Androidem” dla systemów autonomicznych. “Androidem” w sensie, tak popularnym, jak Android

To jest platforma, która w miarę szybko umożliwia każdemu rozpoczęcie prac nad autonomicznym samochodem. Kod jest dostępny na Github. Oczywiście taka platforma już teraz uzyskała duże wsparcie od dużych graczy (większość z Chin), ale ze znanych dla nas np. Ford.

Gdy przygotowuję ten materiał najnowsza dostępna wersja to 1.5, ale 8 stycznia 2018 powinien pojawić się Appolo 2.0. Pewnie będzie sporo ciekawostek, warto sprawdzić.

https://www.youtube.com/watch?v=ZHCuRI7rgNI

Skoro jest platforma, to od razu pojawią się inne projekty (startupy), które budują własne rozwiązania na podstawie Apollo. Na przykład, projekt Momenta jest tworzony przez chińskich studentów, ale wygląda dość profesjonalnie (biorąc pod uwagę, że oni na pewno mieli mniejszy budżet niż Google).

https://www.youtube.com/watch?v=LYtf5xfIXBI

Kolejnym projektem, King Long, również zbudowany na Appolo jest autonomiczny autobus.

https://www.youtube.com/watch?v=jOLiZBLUj2Q

Oczywiście wymienione projekty, raczej należy traktować jako prototypy. Ciekawostką jest to, że Apollo próbuje dostarczyć platformę, podobną do Androida, gdzie każdy średnio zaawansowany programista może napisać aplikacje, tylko w tym przypadku aplikacją będzie konkretna adaptacja autonomicznego samochodu do kontekstu.

Projekty open-source mają dużą moc i przewagę, jak pokazało życie. Dlatego, taka otwarta platforma, faktycznie może rozwinąć skrzydła i za następne X lat bardzo zmienić rynek autonomicznych pojazdów. Właściwie przyspieszyć, i tak już bardzo rozpędzony, proces. Co o tym sądzisz?

Jeszcze ciekawostka z chińskiego podwórka. Pamiętasz, że asystenci w najbliższym czasie będą w stanie zmienić nasze życie i to dość istotnie? Są oszacowania, że komórki będą coraz mniej potrzebne, bo wszędzie będą asystenci, tacy jak Siri, Amazon Alexa czy Google Home. Oczywiście ten trend jest zauważalny i to dlatego w Chinach pojawiło się swoiste alternatywne rozwiązanie DuerOS.

DuerOS pewnie jeszcze potrzebuje trochę czasu, żeby stać się konkurentem dla Google Home i podobnych, ale raczej czuć potencjał, gdy w strategicznych kierunkach pojawią się chińskie produkty, które nie są zwykłą kopią.

Właściwie mówiąc o Chinach, warto również dotknąć tematu związanego z genami. Myślę, żeby nagrać o tym osobny odcinek, bo big data + uczenie maszynowe wprowadziło istotne zmiany w tym obszarze. Natomiast, biorąc pod uwagę podejście w Chinach, to wiele rzeczy, które na Zachodzie wydają się dziwne lub wręcz zakazane, tam są możliwe do zrealizowania…

Opowiem Ci jedną historię, ale najpierw trochę kontekstu. Jest w Pekinie instytut, który zajmuje się genami, jego nazwa to Beijing Genomics Institute. Jakiś czas temu zebrali oni ok. 2000 próbek DNA inteligentnych ludzi z całego świata. Próbowali analizować sekwencje, żeby zrozumieć, która para wpływa na inteligencję ludzi. Mimo tego, że analizowanie podobnych sekwencji jest bardzo skomplikowane, w tym przypadku jest to prawdziwe wyzwanie, aby poradzić sobie BigData, ale podobnie chińscy naukowcy radzą sobie całkiem dobrze.

Biorąc pod uwagę, że są to wiadomości, o których mówiło się 5 lat temu, ostatnio o tym nic o tym nie słychać, ale na pewno prace są w toku… Możesz zadać pytanie: “ok, ale o co chodzi w tym wszystkim? Nawet jeśli odnajdą taką parę to co dalej?”. W skrócie chodziło o to, że gdy chińska para będzie chciało mieć dziecko to kilka jajeczek mamy zostanie zapłodnionych plemnikami taty. Następnie po analizie DNA powstałych zygot, para wybierze potencjalnie najinteligentniejszego potomka.

Są głosy, że to jest właśnie oficjalny program IQ 15+. Dzięki któremu rząd chce podnieść średnie IQ kraju o 15 punktów (co jest dość dużo). Ciężko jest znaleźć potwierdzenie, że taki program faktycznie istnieje, z drugiej strony technologicznie pewnie już jest to możliwe. Zostają tylko inne pytania: etyczne, polityczne itd. Czy według Ciebie taka selekcja ma sens? Wiem, że kościół na pewno będzie przeciw, ale pytam teraz raczej tak po ludzku, jakbyś się czuł gdyby Twoje dziecko było wybierane w taki sposób?

Mówiłem, że w żyjemy w bardzo ciekawych czasach? Pozwól, że opowiem Ci historię.

Pod koniec lat 50-tych ubiegłego wieku, w Stanach Zjednoczonych pojawił się termin – Sputnik moment. Tak się złożyło, że podczas zimnej wojny Związek Radziecki wyprzedził Stany Zjednoczone i wysłał swoją pierwszą satelitę (o nazwie Sputnik – 1), potem była druga z psem i jeszcze więcej. Wtedy był moment, kiedy USA miało do wyboru zareagować lub przegrać wyścig kosmiczny. Jeśli chodzi o pierwszą osobę w przestrzeni kosmicznej – przegrali, podobnie jak z pierwszą kobietą i spacerem w kosmosie, ale jednak wygrali z pierwszą osobą na Księżycu.

Te wszystkie tematy są bardzo interesujące, np. było dużo spekulacji czy Jurij Gagarin był pierwszą osobą w kosmosie czy pierwszą osobą, która wróciła żywa z kosmosu? Czy tak naprawdę udało się dolecieć Amerykanom na Księżyc przy pomocy Apollo 11 czy to jednak był nagrany film w Hollywood?  Zostawiam Cię z tymi wszystkimi pytaniami…

Natomiast, lekcja którą można wynieść z historii jest taka, że gdy polityka i ambicja wkraczają do tematu, to dość odgrywa się teatr. Przypisuje się coś, czego nie było, a jeśli nawet i było, to koloryzuje się pewne aspekty lub odwrotnie, zamiata pod dywan to co było nieudane. To jest dość logiczne w tej grze. Obawiam się, że podobne zachowania będą również mieć miejsce w temacie sztucznej inteligencji. W końcu rządy i polityka wkraczają w te tematy.

Wracając do “Sputnik moment”, Eric Schmidt (były dyrektor generalny Google), który teraz jest w zarządzie Alphabet (czyli firma-matka), na konferencji CNAS powiedział, że jeśli w Stanach Zjednoczonych nie zadziałają podobnie, jak to było ze “Sputnik moment”, to po prostu mogą przegapić okazję i Chiny za ok. 10 lat faktycznie staną się liderem, teraz jest dokładnie ten sam moment jak pod koniec lat pięćdziesiątych ubiegłego stulecia.

Skąd taki pesymistyczny nastrój? Może dlatego, że Eric ma swoje 62 lata i ludzie zwykle są bardziej pesymistyczni w tym wieku? Być może to też jest trochę prawdą. Natomiast, za słowami Eric’a stoją twarde argumenty. W roku 2017 partia komunistyczna w Chinach dostrzegła duży potencjał w sztucznej inteligencji i zrozumiała, że do 2030 roku chce być liderem. Przygotowano plan – “Nowa generacja planu rozwoju sztucznej inteligencji”. Już jest dostępne profesjonalnie tłumaczenie na angielski, gdzie można dokładniej poznać o co w tym chodzi.

W skrócie, chodzi o to, że do roku 2030 Chiny mają stać się liderem rozwoju sztucznej inteligencji. Biorąc pod uwagę, że ten projekt już jest kierowany na poziomie rządu, to raczej cel ma być osiągnięty, nawet jeśli to będzie kosztować więcej zasobów (i niekoniecznie chodzi tylko o pieniądze). Są przykłady z życia wzięte kiedy Chiny udowodniły, że potrafią osiągać cel. Wspomnijmy choćby słynną kolej dużej prędkości. Dopiero na początku lat dwutysięcznych, zaczęto ją budować. Na dzień dzisiejszy jest to jeden z najbardziej skomplikowanych projektów na świecie. Pociągi potrafią rozpędzać się do 350km lub nawet jeszcze bardziej (np. 480 km). Co więcej, bilety są bardzo tanie.

Po tym, jak rząd podpisał się pod programem nowej generacji sztucznej inteligencji, słynny Andrew Ng, o którym już wspomniałem wcześniej, powiedział:

„faktycznie jest to bardzo silny sygnał dla wszystkich, że ten plan może być osiągnięty”

Mimo różnych mitów, w Chinach do rozwoju sztucznej inteligencji podchodzą raczej dość realistycznie, zdają sobie sprawę ze swoich słabych i mocnych stron. Na przykład słabą stroną, jak na razie jest to, że są kraje, przede wszystkim Stany Zjednoczone, które aktualnie są liderem w obszarze sztucznej inteligencji. Również, to że brakuje im talentów i nawet ci Chińczycy, którzy są dobrzy, zwykle są wykupywani przez amerykańskie firmy. Dlatego trzeba wymyślić jak ich utrzymywać.

Podeszli do tematu dość kreatywnie. Zaczęto otwierać ośrodki badawcze w różnych miejscach poza Chinami, gdzie można takie talenty zatrudnić. Na przykład, dość świeża nowość o Alibaba, która postanowiła zainwestować 15 mld. dolarów w ośrodek badawczy o nazwie DAMO Academy. DAMO to skrót od “Discovery, Adventure, Momentum, and Outlook”. Ciekawostka jest taka, że ten ośrodek będzie miał pięć biur w różnych lokalizacjach świata: Pekin, Hangzhou, Singapur, Tel-Aviv, Moskwa, Bellevue (Seattle) i San Mateo (Dolina Krzemowa).

Zwykle ciężko jest wyobrazić sobie jak dużą kwotą jest 15 mld dolarów. Podam taki przykład, mimo tego, że w roku 2018 będzie trochę powiększony budżet na edukację w Polsce, to z grubsza na szkolnictwo wyższe jest przewidziane ok. 5 mld dolarów. Brakuje jednoznacznej informacji na temat kadry, ale prawdopodobnie jest ok. 105 tys. nauczycieli akademickich. Swoją drogą, jako ciekawostka powiem, że Google zatrudnia ok. 70 tys. ludzi.

Wracając do tej inwestycji, można powiedzieć, że 15 mld. dolarów wystarczyłoby na utrzymywanie przez 3 lata tak dużego kombajnu jakim jest szkolnictwo wyższe w Polsce

Tencent, Baidu, Didi już wcześniej mieli założone ośrodki badawcze w Stanach Zjednoczonych.

Co do talentów. Obecnie Chiny posiadają największą liczbę studentów na świecie, jak również największa liczbę studentów, którzy studiują za granicą (w roku 2016 było ich blisko pół miliona). Dość często wybierają oni takie kraje jak Stany Zjednoczone. Co ciekawe, wielu z nich wraca po studiach ze względu na lepsze perspektywy. Wybór jest dość prosty, zostać w Stanach i być imigrantem lub wrócić do domu z dyplomem Stanford czy Berkeley i zrobić raczej bardziej udaną karierę. Myślę, że wybór jest dość oczywisty.

Tak trochę z innej beczki, gdy Chiny próbują podbić świat AI, dosłownie miesiąc temu, w grudniu 2017, Google poinformował, że założył ośrodek badawczy w Chinach. Czemu akurat tam? Co jeszcze mieliby robić? Trzeba podążać za trendami i trzymać rękę na pulsie…, chociaż kto wie co z tej inicjatywy jeszcze wyjdzie.

Podsumowując

1. W najbliższym czasie centrum świata (przynajmniej w sferze materialnej i innowacyjności) może się zmienić i to raczej wydarzy się na naszych oczach.
2. Chiny obecnie są najbogatszym państwem na świecie (uwzględniając dług).
3. Każdego roku Chiny stają się coraz bogatsze, a ten kto ma pieniądze zamawia muzykę.
4. Sztuczna inteligencja, w najbliższym czasie, będzie miała ogromny wpływ na nasze życie, i to dlatego chiński rząd zainteresował się tym tematem.
5. Chiny mają ambitne plany, aby do 2030 roku (czyli za 12 lat), stać się liderem innowacji sztucznej inteligencji na skalę globalną.
6. Mimo tego, że plan jest bardzo ambitny i będą w to zainwestowane ogromne pieniądze, podchodzą do niego dość realistyczne i jest duża szansa, że mogą osiągnąć swój cel.
7. Jedna z największych przewag Chin w rozwoju sztucznej inteligencji, przynajmniej na obecnie, to łatwy dostęp do dużej ilości danych i praktycznie brak jakichkolwiek regulacji (w porównaniu do krajów zachodnich).

Jak myślisz co to oznacza dla Ciebie? Jeszcze kilkanaście lat temu, gdy ktoś mówił, że trzeba uczyć się chińskiego zamiast angielskiego to brzmiało jak żart. Teraz jest to opcja, którą warto rozważyć. Jak myślisz jak to będzie za 10-15 lat?  

Mam do Ciebie prośbę. Jeśli spodobał się Ci ten odcinek powiedz o nim co najmniej jednej osobie, być może akurat te rozważania również wpłyną na jej decyzje.

Zapraszam do komentowania w dowolnym, wygodnym dla Ciebie miejscu:  Facebook, Twitter, iTunes.

Przypominam, że na kurs “Praktyczne uczenie maszynowe dla programistów 2.0” na dataworkshop.eu już zbieram nową grupę. Dostałem dużo pozytywnych opinii, w najbliższym czasie postaram się nimi z Tobą podzielić. Będą trzy pule biletów po 10 osób ze zniżką 25%, 20% i 15% dostępne na promokody: EARLY_BIRDS_25, EARLY_BIRDS_20, EARLY_BIRDS_15. Sprawdź, może gdy tego słuchasz jeszcze, któryś z nich jest ważny…

W najbliższym czasie będę miał kilka wystąpień, 16 stycznia –  będę opowiadał o fachu programisty 2.0. Planuję zorganizować jeszcze kilka wyjazdów po Polsce w styczniu i lutym, więc może akurat będę w Twojej miejscowości. Z przyjemnością spotkam się z Tobą

To tyle na dzisiaj. Dziękuję Ci bardzo za Twój czas, Twoją chęć do poznawania nowych rzeczy i trzymam kciuki, żeby wiedza, którą zdobywasz pomogła Ci stworzyć świat, chociaż odrobinę lepszym miejscem.

Artykuł Sztuczna inteligencja w Chinach pochodzi z serwisu Biznes Myśli.